import numpy as np
class AHP:
  def __init__(self, array):
    array=np.array(array)
    ## 记录矩阵相关信息
    self.array = array
    ## 记录矩阵大小
    self.n = array.shape[0]
    # 初始化RI值，用于一致性检验
    self.RI_list = [0, 0, 0.52, 0.89, 1.12, 1.26, 1.36, 1.41, 1.46, 1.49, 1.52, 1.54, 1.56, 1.58,
            1.59]
    # 矩阵的特征值和特征向量
    self.eig_val, self.eig_vector = np.linalg.eig(self.array)
    # 矩阵的最大特征值
    self.max_eig_val = np.max(self.eig_val)
    # 矩阵最大特征值对应的特征向量
    self.max_eig_vector = self.eig_vector[:, np.argmax(self.eig_val)].real
    # 矩阵的一致性指标CI
    self.CI_val = (self.max_eig_val - self.n) / (self.n - 1)
    # 矩阵的一致性比例CR
    self.CR_val = self.CI_val / (self.RI_list[self.n - 1])

  """
  一致性判断
  """

  def test_consist(self):
    # 打印矩阵的一致性指标CI和一致性比例CR
    print("判断矩阵的CI值为：" + str(self.CI_val))
    print("判断矩阵的CR值为：" + str(self.CR_val))
    # 进行一致性检验判断
    if self.n == 2: # 当只有两个子因素的情况
      print("仅包含两个子因素，不存在一致性问题")
    else:
      if self.CR_val < 0.1: # CR值小于0.1，可以通过一致性检验
        print("判断矩阵的CR值为" + str(self.CR_val) + ",通过一致性检验")
        return True
      else: # CR值大于0.1, 一致性检验不通过
        print("判断矩阵的CR值为" + str(self.CR_val) + "未通过一致性检验")
        return False




  """
  特征值法求权重
  """

  def cal_weight__by_eigenvalue_method(self):
    # 将矩阵最大特征值对应的特征向量进行归一化处理就得到了权重
    array_weight = self.max_eig_vector / np.sum(self.max_eig_vector)
    # 打印权重向量
    print("特征值法计算得到的权重向量为：\n", array_weight)
    # 返回权重向量的值
    return array_weight

  def getvalue(self):

    # 给出判断矩阵
    b = np.array([[1, 1 / 3, 1 / 8], [3, 1, 1 / 3], [8, 3, 1]])
    # 特征值法求权重
    weight3 = AHP(self.array).cal_weight__by_eigenvalue_method()
    aver=sum(weight3)/len(weight3)

    return aver

